10/11/20 23:51:48 0
実際に次の１手を決める場合には、適当なところで読みを打ち切り、打ち切った局面における勝敗に
関する近似（通常は、「評価関数」と呼ばれる「駒得」や「王の守り」等の局面の要素に基づく近似）
を行う必要がある。
３．ミニマックス原理とαーβ法
図２ 図１において、○は、現局面における手番の側の指す局面、□は相手側の指す局面である。
ここでは、各局面における手が３手ずつであり、２手先（３手目）の局面では勝敗の近似値が
得られているものとしその評価を３手目の局面の下に記述している。２手目の局面では相手側が指すので、
相手側に取りもっとも有利な手を指すはずである。それは、指した後の局面が相手側にとって最善
（手番側にとって最悪）となるようにするもので、２手目の局面から３手目の局面への太線の手
（２手目の局面ｂから局面ｆへの手、など）である。したがって、１手目でｂを選ぶとやや優勢（ｆの評価）、
ｃを選ぶと互角、ｄを選ぶとやや劣勢の評価を得ることになる。この結果、１手目（現局面）では、
ｂを選ぶことになる。これは「ミニマックス原理」と呼ばれ、ゲームプログラミングの基本である。
図１では、９個の局面について評価関数で近似することになる。
図３ これに対し、図２では、まずｂから先の局面の評価を行うが、ここまでは図１と同じでｂは
やや優勢となる。しかし、ｃから先のｉの局面の評価（互角）が得られると、ｊの局面は評価する
必要がないことになる。ｊの評価が互角より手番の側に有利な場合は、その手を相手が選ぶことはないし、
ｊの評価が互角より相手側に有利な場合は、ｃの評価はより相手側に有利となるが、いずれにしろ、
現局面でｃへの手は選ばないからである。すなわち、ｃから先の局面で、ｂの評価より相手側にとって
有利なものが一つでも見つかると、ｃから先のその他の手は評価する必要がない。これを「βカット」という。
同様にｄでは、局面ｌの評価がｂの評価より相手側にとって有利なので、その他の手はカットされる